1、第 40 卷 第 1 期量 子 电 子 学 报Vol.40 No.12023 年 1 月CHINESE JOURNAL OF QUANTUM ELECTRONICSJan.2023DOI:10.3969/j.issn.1007-5461.2023.01.004光光光栅栅栅相相相衬衬衬 CT 中中中吸吸吸收收收信信信号号号环环环形形形伪伪伪影影影的的的去去去除除除方方方法法法杜天宇,高 昆,吴 朝(中国科学技术大学国家同步辐射实验室,安徽 合肥 230029)摘要:提出一种光栅 X 射线相衬断层扫描中吸收信号环形伪影的去除方法。该方法采用正弦图域和重建图域结合的处理算法。对于弱伪影,通过正弦图域
2、的排序和滤波去除。而对于强伪影,首先根据环形伪影在极坐标系的表现,计算残差图像,转换到笛卡尔坐标系得到伪影像素和样品的边界;进而使用基于机器学习的图像分割方法获取每一类样品的分布,同时为了保护边界信息,通过形态学操作获得样本的内部区域;最后再利用残差图像的分布特征定位伪影像素,并使用临近非伪影像素均值替代。实验结果表明该方法可以在不破坏样品边界的前提下有效地去除图像中的环形伪影。关 键 词:层析图像处理;光栅 X 射线成像;相位衬度断层扫描;环形伪影中 图 分 类 号:O434.19文 献 标 识 码:A文章编号:1007-5461(2023)01-00040-08Method for rem
3、oving ring artifacts of absorption signalin grating-based phase contrast CTDU Tianyu,GAO Kun,WU Zhao(National Synchrotron Radiation Laboratory,University of Science and Technology of China,Hefei 230029,China)Abstract:A method for removing ring artifacts of absorption signals in grating-based X-ray p
4、hase con-trast tomography is proposed.In the method,a processing algorithm combining sinogram-domain withreconstruction image-domain is adopted.For weak artifacts,sorting and filtering are performed in thesinogram-domain.While for strong artifacts,the residual image is calculated firstly according t
5、o theperformance of ring artifacts in the polar coordinate system,which is converted to Cartesian coordinatesystem to obtain the artifacts and the sample boundaries.Then an image segmentation method based onmachine learning is used to obtain the distribution of each type of samples,and in order to p
6、rotect theboundary information,the internal region of the samples is obtained through morphology operation.Fi-nally,the distribution features of the residual images are used to locate the artifact pixels,and the meanvalue of adjacent non-artifact pixels are used to replace them.The experimental resu
7、lts show that thismethod can effectively remove the ring artifacts in the image without destroying the sample boundaries.Key words:tomographic image processing;grating-based X-ray imaging;phase contrast tomography;ring artifacts基金项目:国家自然科学基金(11805205),国家重大科研装备研制项目(CZBZDYZ20140002)作者简介:杜天宇(1996-),安徽蚌
8、埠人,研究生,主要从事图像处理方面的研究。E-mail:导师简介:高昆(1981-),河南开封人,博士,副研究员,硕士生导师,主要从事 X 射线成像、相位衬度 CT 方面的研究。E-mail:收稿日期:20210322;修改日期:20210525通信作者。第 1 期杜天宇等:光栅相衬 CT 中吸收信号环形伪影的去除方法410引言在传统的 X 射线吸收成像中,X 射线穿过不同吸收系数的物质,探测器上会记录不同强度的信号。当物质具有相近的吸收系数时,传统的吸收成像不能得到令人满意的结果。光栅 X 射线相衬成像是一类新兴的多模态成像技术,在数据采集过程中可以同时获取吸收、折射率和散射系数三种信号。样
9、品折射率的差异可以显示某些吸收衬度无法看到的结构,有望在临床医学、生物学、材料学等领域得到应用13。然而,研究人员对于相衬计算机断层扫描(CT)设备的伪影去除算法却鲜有讨论。在过去几十年里,研究人员提出了很多针对传统吸收成像的伪影去除算法。1998 年,Raven4利用正弦图灰度值在垂直于角度方向的剧烈变化,使用低通滤波器去除伪影。2004 年,Sijbers 和 Postnov5提出了一种两步算法,通过形态学操作提取感兴趣区域,在极坐标中通过滑动窗口生成伪影模板,并用原图像减去伪影模板获得校正后的图像。2009 年,Prell 等6提出了两种基于滤波的伪影去除算法,并且证明了在极坐标系下的伪
10、影去除算法比在笛卡尔坐标系下的更加高效。同年,M unch 等7提出了一种基于小波分解和傅里叶滤波的去噪滤波器,可以在保留原始图像信息的同时去除伪影。2010 年,Abu Anas 等8阐述了环形伪影在正弦图域中表现为条纹伪影,去除条纹伪影比环形伪影更加简单。2011 年,Wang 等9提出一种改进 Canny 算法用于去除环形伪影,该算法对正弦图中的条纹伪影进行检测,并采用分段 B 样条拟合伪影数据。2017 年,Liang 等10采用了一种基于迭代的伪影去除算法,通过迭代残差图像提取细节。2018 年,Vo 等11分析了不同形貌伪影的产生原因,并针对不同伪影提出了相应的解决方案。在基于光栅
11、的相衬成像装置中,光栅结构缺陷会影响某些探测器通道中的信号,使正弦图中引入明显的亮条纹或暗条纹,在重建图中会出现严重的环形伪影12。根据计算机断层扫描的特点,靠近探测器中心通道的伪影具有更高的强度13。因此,对于中心通道周围的样本区域,受光栅缺陷影响的伪影较强,通过现有算法难以去除。本文提出一种针对光栅相衬 CT 设备中吸收信号伪影的去除算法,并通过评价指标证明了该算法在强伪影条件下有很好的表现。1实验装置图 1 为典型的三光栅相衬 X 射线成像装置的原理图,该装置由三个光栅组成:一个源光栅 G0,一个分束光栅 G1 和一个分析光栅 G2。入射光束穿过 G0,在 G1 处分裂成小束,在 G2
12、处产生条纹,由 G2 解析为莫尔条纹图样,被探测器记录1416。通过横向步进 G1(相位步进),可以使后方摩尔条纹产生变化,并通过重复这个过程提取出每个像素对应的吸收、折射率和散射系数信息1720。光栅相衬 CT 成像设备结合了计算机层析技术,在旋转过程中的每个投影角度重复相位步进过程,然后分别对三种数据进行重构21。为了验证所提出的伪影去除算法,根据图 1 构建了一个光栅相衬成像装置,使用 60 kV 管电压、200mA 管电流的常规 X 射线管作为光源。系统中所用三块金材料吸收光栅 G0、G1、G2 的周期分别为 30、24、120 m,在光栅均匀区域的位移曲线可见度平均可达 22%。G0
13、 到 G1 的距离为 300 mm,G1 到 G2 的距离为 1200 mm,CT 转轴位于 G1 下游 140 mm 处。成像数据的采集基于“周进步采集”方案,即光学系统连续旋转一周采集投影数据后再步进一步,然后进行第二步的旋转采集,如此重复直至所有步进数据采集完毕,这样可以大大提升采集速度。CT 成像实验过程中每周拍摄 800 个投影角并均匀分布于 360上,单周曝光时间为 6 s。实验中,使用样品为聚苯乙烯(PS)圆柱体,浸泡在质量百分比为 1%的氯化钠水溶液中。图 2 为样品的成像原始数据,图 2(b)所示的重建图说明了样品的层析截面,其中较亮的月牙形区域是氯化钠水溶液,较暗的圆盘区域
14、是 PS 圆柱体。42量 子 电 子 学 报40 卷图 1三光栅相衬成像装置示意图Fig.1Illustration of a three-grating phase contrast imaging device图 2原始样品数据。(a)原始正弦图;(b)原始重建图Fig.2Original sample data.(a)Original sinogram;(b)Original reconstruction image2方法与结果根据图像重建算法,吸收信号是通过斜坡滤波核重建的,它会放大高频噪声。在强伪影的情况下,重建之前应该先进行正弦图域的处理。因此将算法分成两部分,分别是正弦图域的处理
15、和重建图域的处理。由于样本的吸收系数在空间上连续变化,期望相邻像素服从相似的分布,使用如下正弦图域的算法11:1)将正弦图的灰度值沿着角度方向由小到大进行排序,并在排序前记录每个像素的位置;2)对排序后的正弦图沿着探测器通道方向进行平滑滤波;3)根据步骤 1)中记录的像素位置,将平滑滤波后的结果重新排列到原始正弦图上。将图 2(a)中的正弦图沿着角度方向排序,并绘制投影角度为 300时的轮廓图,如图 3(a)、(b)所示。对排序后的图像沿着探测器通道方向进行平滑滤波,选择相同的投影角度绘制轮廓图,如图 3(c)、(d)所示,其中平滑滤波选择大小为 5 的均匀滤波器,如果尺寸较大会导致正弦图中的
16、信息模糊,尺寸较小会导致平滑效果受到影响。最后将滤波后的图像重新排列到原始正弦图上并进行重建,可得到如图 4(a)、(b)所示的正弦图和重建图。对比图 2 和图 4 可以看出,正弦图域算法去除了原始重建图中距离中心通道较远的部分弱伪影。对于距离中心通道较近的强伪影,采用如下重建图域的算法进行去除:1)将重建图从笛卡尔坐标系转换到极坐标系,并沿径向使用平滑滤波;2)计算滤波前后的差值,并将结果转换回笛卡尔坐标系;3)利用图像第 1 期杜天宇等:光栅相衬 CT 中吸收信号环形伪影的去除方法43分割算法对正弦图域处理后的重建图进行分割,得到每一类样品的分布;4)通过形态学腐蚀操作获得每一类样品的内部区域,保护样品的边界像素信息;5)根据残差图像中样品区域的灰度分布特点定位伪影像素,并用临近的非伪影像素均值替代。图 3正弦图域的算法步骤。(a)排序后的正弦图;(b)投影角度为 300时图 3(a)的部分轮廓图;(c)滤波后的正弦图;(d)投影角度为 300时图 3(c)的部分轮廓图Fig.3Algorithm steps of sinogram-domain.(a)Sorted sinogra
